这次参加比赛，对我们来说绝不是一段简单的技术旅程，而更像是在真实产业场景下经历了一次完整从理论到实践的淬炼。从项目定题开始，我们就清晰地意识到，我们面对的不是一套先前基于GPU的理论，而是基于国产设备进行大模型调优的一次淬炼。其中严格的赛事提交环境不会给任何人留退路，它迫使我们必须走一条真正“向难而行”的路径，把一个 1.5B 小模型的推理体系，从底层到上层全部打通，让它能够在单张910B的端侧设备上稳定响应。我们没有把自己放在“参赛队伍”的角色里，而是把自己当成“要交付一个能跑在真实场景里的系统”的工程团队来看待。正因为如此，无论是提示词工程、任务分型、批处理加速，还是最终的算子融合尝试，我们不仅仅把它们当作赛题任务，而是当作一个体系的一部分来思考。我们做的不是一次次优化，而是一次次把能力从点扩展成链，从链扎深到体系。当链路越走越长，越能感受到华为式工程的力量：技术不是堆叠，而是打磨；不是拼凑，而是构建。起初我们并没有在意提示词工程，而是在尝试小模型+大模型的组合架构时，偶然发现提示词的精心设计，能够显著提高精确分和格式分，这对于我们比赛初期迟迟没有格式分的情况来说，这一可行方案无疑给了我们巨大的鼓舞，所以我们在提示词工程上下了大功夫。此外，在所有模块之中，算子融合无疑是最能考验团队技术实力的一环。虽然我们的算子性能仅在单个算子的实现上得以超越，而并没有把握应用在模型中，但我们实际经历的，是一场真正意义上的“硬碰硬”：要重新梳理大模型中关键矩阵乘法的执行结构，要理解硬件 UB 的复用机制，要重新规划访存路径和调度次序，要确保融合后的host侧 kernel 侧在各种输入规模下仍能保持稳定性能，还必须处理各种边缘场景下可能出现的随机失稳问题。算子融合不是把两个算子拼在一起，而是要让融合后的算子与硬件、编译器、权重布局三者达成一种工程上的平衡。这样的工作远远超过“调优”的概念，它要求我们必须具备真正的底层理解能力——不仅要知道模型如何算，更要知道底层如何跑。当我们最终实现一个算子并且测试性能和精度双达标时，我们万分激动。因为算子融合从来不是一个靠运气的事情，它必须对全链路都有足够深的感知；也不是一个靠技巧就能解决的问题，它必须以专业知识和大量实验为基础；更不是临时抱佛脚能完成的，它需要持续的推演、验证和对失败的接纳。我们整个团队都很清楚：能把这样一个底层模块稳定地融合起来，本身就是一种能力的证明，而将算子真正应用到模型之中时，其实测效果的不稳定性，无疑给我们团队浇上一盆冷水，并且在时间所剩无几的情况下，每个人都承受的巨大的压力。但是我们也知道，算子的开发不是一簇而就的，也不是一次就能成功的。我们的算子尝试从0到1，经历了万难，从1到100并且正式部署，还有很长一段路要走，这也是我们团队在竞赛结束后依然存在并且利用空闲时间继续研究的原因之一，因为我们想要将算子的打磨到100。功夫不负有心人，我们团队最终在B榜测试平台上，我们的最高的综合得分，精度得分为60.01分，格式分为136分，吞吐量达109.24tokens/s。让我们一个暑假的努力得以展现。着链路不断完善，我们对模型调优的理解也在不断转变。最初我们关注的是能否跑通，后来关注的是能否跑稳，再后来关注的是能否长期可复现、可维护、可扩展。我们逐渐意识到，一个系统之所以能在真实世界里站得住脚，不是因为它拥有复杂的模型，而是因为它拥有足够强的工程韧性。而这种韧性正是在一次次拆解瓶颈、一次次梳理路径、一次次反复实验中被磨出来的。我们不是在“调模型”，而是在“构建能力”；不是在写代码，而是在打造一个能够应用于多个场景的底座。

韩国果农金哲秀望着自家果园里稀疏的苹果，眉头紧锁。这不是他一个人的困境——整个韩国的苹果种植业正面临前所未有的气候危机。异常高温让苹果花期紊乱，倒春寒冻伤花苞，即便勉强结果，品质也大幅下滑。与此同时，泡菜原料大白菜同样遭受重创，种植面积锐减至20年前的一半。气候变暖正在无情地重塑韩国农业版图。  这场危机背后是触目惊心的数字：1970至2015年间，韩国苹果主产地已北移数百公里；按当前升温速度，本世纪末韩国可能仅剩零星山区适合种植苹果。更令人担忧的是，传统应对措施收效甚微——耐热品种口感差、遮阳网挡不住极端天气、进口解决方案又引发本土农民抗议。这些问题不仅困扰韩国，也为我们敲响警钟：在全球变暖趋势下，现代农业必须寻找更智慧的解决方案。精准监测：物联网构建果园"神经系统"物联网技术的核心在于实时数据采集与分析。通过在果园部署温湿度传感器、土壤墒情监测仪等设备，农户可以精确掌握每棵果树所处微环境的动态变化。例如当系统预测到花期可能遭遇倒春寒时，可自动触发防霜冻喷雾系统；当土壤含水量低于阈值时，滴灌系统会精准补水。这种"预防性种植"模式能有效规避韩国果农当前面临的花期紊乱难题。   韩国农村经济研究院的研究显示，采用盈电智控物联网监测的果园可减少30%以上的水资源浪费，同时将异常气候导致的损失降低40%。特别是在应对突发性极端天气方面，提前12小时获取预警信息意味着农户有足够时间启动防护措施，避免类似2024年春季九成花苞冻毁的悲剧重演。智能调控：从被动应对到主动干预物联网的价值不仅在于监测，更在于其闭环控制能力。结合气象大数据和人工智能算法，智能果园系统能够自主调节小气候环境。当气温超过苹果生长的适宜范围时，自动遮阳系统即时展开；当空气中二氧化碳浓度不足时，智能补气装置开始工作。这种全天候的环境调控，正是解决韩国苹果甜度下降、果形变小的关键技术路径。   以韩国正在试验的"垂直果园"为例，通过多层立体种植配合盈电智控物联网调控，单位面积产量达到传统果园的2.3倍，且不受外界极端气候影响。虽然初期投资较高，但考虑到韩国苹果价格已从每箱265元飙升至520元，这种高投入高回报模式颇具推广价值。数据驱动：重塑农业决策链条物联网技术的深层价值在于其积累的海量种植数据。通过分析多年种植数据与气候变化的关联性，系统能够智能推荐最优种植方案。比如当某地区气候条件不再适合种植苹果时，系统会提前预警并建议转向更适宜的作物，避免韩国目前被动北迁的困境。   韩国江原道部分农场已开始尝试这种数据驱动模式。系统会根据历史数据预测未来5-10年的气候趋势，为农户提供种植规划建议。相比传统的"试错"种植，这种科学决策方式大大降低了气候突变带来的风险。值得注意的是，数据共享平台的建立让分散的农户能够形成协同效应，共同应对系统性气候风险。   面对不可逆的气候变化趋势，物联网技术为现代农业提供了转型契机。韩国农业的困境告诉我们，仅靠作物北迁或品种改良难以从根本上解决问题。构建"监测-预警-调控-优化"的智能农业闭环，或许是人类与自然达成新平衡的关键。当每一棵果树都拥有数字分身，当每一块农田都接入智慧网络，我们才真正具备应对气候危机的底气。这不仅是技术升级，更是农业思维的革命——从对抗自然到智慧共生。

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